Riflessioni su cosa sta diventando il Venture Capital e su cosa non dovrebbe dimenticare.
“Data-driven”. Un termine di moda che è ovunque da oltre un decennio. Una di quelle espressioni che rendono le presentazioni più intelligenti, gli annunci di lavoro più attraenti e le strategie più solide. Accende il cervello di consulenti e founder allo stesso modo. Ma cosa significa davvero, soprattutto nel mondo del venture capital (VC)? E perché ne stiamo ancora parlando nel 2025?
Ultimamente ci penso spesso. In parte perché ho visto quanto spesso si usi “data-driven” senza chiarezza o profondità. In parte perché ho letto ottime riflessioni da parte di persone come Lawrence e Andre, che mettono in discussione e allo stesso tempo difendono l’idea di un VC “data-driven”. E in parte perché, come molti di noi, ormai mi affido quotidianamente agli strumenti di intelligenza artificiale. Così ho pensato: forse è il momento di aggiungere anche la mia voce alla conversazione. Non con risposte definitive, ma con domande, dubbi e un pizzico di prospettiva personale.
Tutti usiamo l’IA ormai, ma capiamo davvero cosa sta facendo al VC? Partiamo dall’ovvio: dal riassunto delle call alla stesura dei memo d’investimento, dal scraping dei database di startup all’analisi dei pitch deck. Tutti ci stiamo potenziando con qualche forma di intelligenza artificiale. Personalmente non ricordo l’ultima volta in cui ho scritto un’email a freddo senza farla rifinire da un LLM. Oggi sono probabilmente cinque volte più veloce rispetto a due anni fa, grazie a questi strumenti. Ma questo fa di me un VC “data-driven”? Non ne sono così sicuro.
Ecco il punto: la velocità non è profondità. Solo perché posso valutare un pitch deck in metà del tempo non significa che stia facendo domande migliori. Solo perché riesco a recuperare i dati di tendenza più in fretta non significa che capisca davvero cosa stia accadendo nel mercato. Solo perché posso far girare un modello che predice il successo di un founder non significa che sia diventato migliore nell’identificare gli outsider. A volte temo che “data-driven” stia diventando una scorciatoia per evitare di usare il nostro giudizio. Un modo per sentirsi al sicuro. Un modo per rimandare il giudizio. Ma il nostro lavoro non è sentirci al sicuro: è essere audaci. È fare scommesse ad alto rischio e ad alta convinzione in momenti d’incertezza e i dati raramente aiutano in questo.
Quindi cosa dovrebbe significare davvero “Data-Driven VC”? Non dovrebbe significare automatizzare tutto. Non dovrebbe significare esternalizzare l’istinto umano. E di certo non dovrebbe significare fingere che l’IA sappia qualcosa che noi non sappiamo solo perché restituisce un grafico. Essere “data-driven” dovrebbe significare saper fare domande migliori. Dovrebbe significare usare i dati per informare (non sostituire) il giudizio. Dovrebbe significare integrare nuovi strumenti restando ancorati a quello più importante: la capacità di capire le persone.
Lo capisco: i dati sembrano oggettivi. Sicuri. Scalabili. Ma le migliori decisioni che ho visto nel venture erano tutt’altro. Erano irrazionali. Controcorrente. Guidate dai founder, non approvate dai modelli. Il VC non è private equity. Non stiamo comprando flussi di cassa. Stiamo investendo in persone con potenziale, e il potenziale non si trova nei fogli Excel.
C’è una differenza tra usare l’IA per accelerare il processo e usarla per sostituire il pensiero. Oggi esiste uno strumento per ogni fase del lavoro da VC: ricerca di mercato? Automatizzata. Valutazione dei founder? Allenata su dati storici. Due diligence? Mezza fatta prima ancora di incontrare il team. Memo interni? Pre-scritti. E questo non è necessariamente un male. Significa che possiamo dedicare meno tempo alle attività ripetitive e più a ciò che conta davvero. Ma ecco la trappola: più diventiamo efficienti, più rischiamo di perdere la parte umana quella disordinata del nostro lavoro. Le conversazioni. I dubbi. La chimica. È lì che nascono gli insight. È lì che si costruisce il vero vantaggio.
Questo è ancora un business fatto di persone. Alla fine, credo che questo lavoro nella sua essenza sia profondamente umano. Investiamo nei founder, non nelle funzionalità. Nell’ambizione, non solo nella traction. Le startup migliori spesso iniziano in modo strano, imperfetto, apparentemente irrazionale (conosci anche tu quei nomi, non serve che li scriva). I loro pitch deck spesso non hanno senso. I loro modelli si basano su assunzioni che saranno obsolete tra tre mesi. Spesso fanno pivot. Quasi sempre evolvono. Ma la loro spinta – la volontà di costruire qualcosa di grande – non viene da un foglio di calcolo. Anzi, i migliori founder che ho conosciuto probabilmente fallirebbero la maggior parte dei sistemi automatici di screening. Quindi sì, usiamo gli strumenti. Sfruttiamo la velocità. Rispettiamo i dati. Ma ricordiamoci: il lavoro non è prevedere il futuro con precisione perfetta. È vedere qualcosa che altri non vedono e sostenerlo, presto. Non è una competenza da IA. È una competenza umana.
Hai già sentito questa metafora: investire in una startup è come sposarsi. Ti stai impegnando in una relazione che dura 10 anni o più. Allora, lasceresti che l’IA o dei dati scelgano il tuo partner di vita? Che ti consigli un catering o la location del matrimonio, certo. Ma la persona? Quella scelta deve essere tua. Il VC non è diverso. Usa l’IA per fare scouting più veloce, prendere appunti migliori, creare flussi di lavoro più solidi. Ma quando arriva il momento di decidere, quando guardi un founder negli occhi e ti chiedi “Ce la può fare?”, quella risposta deve venire da te. Dall’esperienza. Dall’istinto. Da qualcosa che non si riduce a numeri.
E ora? Dove andiamo da qui? Diciamoci la verità: gli strumenti diventeranno sempre più potenti. Avremo modelli che prevedono i tassi di fallimento. GPT interni addestrati su ogni deal che abbiamo mai visto. Copiloti per investitori che ci sussurrano insight nell’orecchio 24/7. Ma diciamoci anche un’altra verità: le decisioni migliori nel VC continueranno a essere prese da persone disposte ad andare controcorrente, a fidarsi dell’istinto, a credere in qualcosa che ancora non esiste. Quindi sì, lunga vita al VC “data-driven”, ma celebriamo anche il VC “people-driven” perché è lì che sta la magia. Per quanto diventino bravi gli strumenti, quella magia appartiene ancora a noi.